帕金森病（）未在同一索引上合并

Question

我有一个包含预测的数据框，它看起来像这样：

             yhat        yhat_lower  yhat_upper
ds          
2015-08-31  -0.443522   -19.067399  17.801234
2015-09-30  6.794625    -31.472186  46.667981
...

进行此转换后：

^{pr2}$

我想在日期索引上连接它们：

pd.concat([fcst2,fcst3])

但我收到一个与索引不一致的数据帧：

             test1     test2
ds      
2015-08-31  -0.443522   NaN
2015-09-30  6.794625    NaN
... ... ...
2017-05-31  NaN 95.563262
2017-06-30  NaN 85.829916

尽管如此：

(fcst2.index == fcst3.index).any()

返回True。在

我的问题是：为什么两个数据帧没有连接到索引上？我能做些什么来解决这个问题？在

我知道join函数，但是由于我计划添加的其他一些数据帧中会缺少一些日期，所以我认为concat函数可能更好。在

谢谢！在

Answer 1

{{cd2>的值不是^ cd2>的默认值。因此，您可以按照Dominique Paul的建议使用axis=1调用函数，也可以使用join来代替。下面是一个例子：

# data to create the dataframes with
data_1 = [1,2,3,4,5]
index_1 = ['a','b','c','d','e']
data_2 = [6,7,8,9,10]
index_2 = ['b','d','e','a','c']

# create dataframes
df_1 = pd.DataFrame({'data_1':data_1, 'new_index':index_1})
df_2 = pd.DataFrame({'data_2':data_2, 'new_index':index_2})

# setting new index to test unaligned indexes
df_1.set_index('new_index', inplace=True, drop=True)
df_2.set_index('new_index', inplace=True, drop=True)

# join operation is performed on indexes
df_1.join(df_2)

Answer 2

调用concat，并将axis设置为1：

pd.concat([df1, df2], axis=1)